keras常用Callback函数()

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/
keras中文文档

回调函数Callbacks
回调函数是一组在训练的特定阶段被调用的函数集，你可以使用回调函数来观察训练过程中网络内部的状态和统计信息。通过传递回调函数列表到模型的.fit()中，即可在给定的训练阶段调用该函数集中的函数。

ModelCheckpoint
keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, monitor=‘val_loss’, verbose=0, save_best_only=False, save_weights_only=False, mode=‘auto’, period=1)
该回调函数将在每个epoch后保存模型到filepath
filepath可以是格式化的字符串，里面的占位符将会被epoch值和传入on_epoch_end的logs关键字所填入
例如，filepath若为weights.{epoch:02d-{val_loss:.2f}}.hdf5，则会生成对应epoch和验证集loss的多个文件。
参数
filename：字符串，保存模型的路径
monitor：需要监视的值
verbose：信息展示模式，0或1
save_best_only：当设置为True时，将只保存在验证集上性能最好的模型
mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在save_best_only=True时决定性能最佳模型的评判准则，例如，当监测值为val_acc时，模式应为max，当检测值为val_loss时，模式应为min。在auto模式下，评价准则由被监测值的名字自动推断。
save_weights_only：若设置为True，则只保存模型权重，否则将保存整个模型（包括模型结构，配置信息等）
period：CheckPoint之间的间隔的epoch数

EarlyStopping
keras.callbacks.EarlyStopping(monitor=‘val_loss’, patience=0, verbose=0, mode=‘auto’)
当监测值不再改善时，该回调函数将中止训练
参数
monitor：需要监视的量
patience：当early stop被激活（如发现loss相比上一个epoch训练没有下降），则经过patience个epoch后停止训练。
verbose：信息展示模式
mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在min模式下，如果检测值停止下降则中止训练。在max模式下，当检测值不再上升则停止训练。

TensorBoard
keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=’./logs’, histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=False, embeddings_freq=0, embeddings_layer_names=None, embeddings_metadata=None)
该回调函数是一个可视化的展示器
TensorBoard是TensorFlow提供的可视化工具，该回调函数将日志信息写入TensorBorad，使得你可以动态的观察训练和测试指标的图像以及不同层的激活值直方图。
如果已经通过pip安装了TensorFlow，我们可通过下面的命令启动TensorBoard：
tensorboard --logdir=/full_path_to_your_logs
参数
log_dir：保存日志文件的地址，该文件将被TensorBoard解析以用于可视化
histogram_freq：计算各个层激活值直方图的频率（每多少个epoch计算一次），如果设置为0则不计算。
write_graph: 是否在Tensorboard上可视化图，当设为True时，log文件可能会很大
write_images: 是否将模型权重以图片的形式可视化
embeddings_freq: 依据该频率(以epoch为单位)筛选保存的embedding层
embeddings_layer_names:要观察的层名称的列表，若设置为None或空列表，则所有embedding层都将被观察。
embeddings_metadata: 字典，将层名称映射为包含该embedding层元数据的文件名，参考这里获得元数据文件格式的细节。如果所有的embedding层都使用相同的元数据文件，则可传递字符串。

ReduceLROnPlateau
keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor=‘val_loss’, factor=0.1, patience=10, verbose=0, mode=‘auto’, epsilon=0.0001, cooldown=0, min_lr=0)
当评价指标不在提升时，减少学习率
当学习停滞时，减少2倍或10倍的学习率常常能获得较好的效果。该回调函数检测指标的情况，如果在patience个epoch中看不到模型性能提升，则减少学习率
参数
monitor：被监测的量
factor：每次减少学习率的因子，学习率将以lr = lr*factor的形式被减少
patience：当patience个epoch过去而模型性能不提升时，学习率减少的动作会被触发
mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在min模式下，如果检测值触发学习率减少。在max模式下，当检测值不再上升则触发学习率减少。
epsilon：阈值，用来确定是否进入检测值的“平原区”
cooldown：学习率减少后，会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作
min_lr：学习率的下限